随着研究人员提出新的目标、更大的模型和独特的基准，公开可用的 NLP（自然语言处理）数据集的规模、种类和数量迅速扩大。精选数据集用于评估和基准测试；监督数据集用于训练和微调模型；预训练和语言建模需要大量的无监督数据集。除了注释方法之外，每个数据集类型都有不同的规模、粒度和结构。
所有涉及跨进程通信的地方，都需要对数据进行编码（Encoding），或者说序列化（Serialization）。因为持久化存储和网络传输都是面向字节流的。序列化本质上是一种“降维”操作，将内存中高维的数据结构降维成单维的字节流，于是底层硬件和相关协议，只需要处理一维信息即可。
Awk、sed与grep，俗称Linux下的三剑客，它们之前有很多相似点，但是同样也各有各的特色，相似的地方是它们都可以匹配文本，其中sed和awk还可以用于文本编辑，而grep则不具备这个功用。sed是一种非交互式且面向字符流的编辑器(a “non-” stream- editor)，而awk则是一门模式匹配的编程语言，因为它的主要功能是用于匹配文本并处理，同时它有一些编程语言才有的语法，例如函数、分支循环语句、变量等等，当然比起我们常见的编程语言，Awk相对比较简单。
状态是表示组件当前状况的 JS 对象。在 React 中，可以使用 useState 或者 this.state 维护组件内部状态，通过 props 传递给子组件使用。
想象一下，每秒有超过8500条微博被发送，900多张照片被上传到Instagram上，超过4200个Skype电话被打，超过78000个谷歌搜索发生，超过200万封电子邮件被发送（根据互联网实时统计）。
Java 16 于 2021 年 3 月发布，版本类型是可用于生产的 GA 构建，我在这段深度视频演示中介绍了该版本的新特性。下一个 LTS 版本 Java 17 计划于今年 9 月发布。Java 17 将包含许多改进和语言增强，其中大部分是自 Java 11 以来交付的所有新特性和更改的成果结晶。
应用程序不可避免地需要随时间而变化、调整。在大多数情况下，更改应用程序功能时，也需要更改其存储的数据：可能需要捕获新的字段或记录类型，或者需要以新的方式呈现已有数据。
分析是许多流集成案例的最终目标。人们希望他们的数据始终是最新的。因此，在分析数据时，应始终拥有最新数据。
Linux文本内容管理和文件查找 1、文本内容管理命令 1.1文本内容排序 sort //默认升序排序，不是按数值大小排序的 -n //根据数值大小进行排序 -r //逆序排序 -t //字段分隔符 -k //以哪个字段为关键字进行排序 -u //去重，排序后相同的行只显示一次 -f //排序时忽略字符大小写 uniq
目录 Awk是什么 命令行语法 脚本（Script）组成 模式（Pattern） 正则表达式（Regular Expression） 表达式（Expressions） 数组 内置变量 删除ARGV元素
JDK 16 刚发布半年（2021/03/16），JDK 17 又如期而至（2021/09/14），这个时间点特殊，蹭苹果发布会的热度？记得当年 JDK 15 的发布也是同天
原文：https://opensource.com/article/19/10/advanced-awk
在Rust编译器的源代码中，文件rust/compiler/rustc_mir_build/src/build/expr/as_place.rs的作用是用于处理表达式的转换为L-value的过程。L-value是指那些可接受赋值操作的表达式，如变量、数组元素或字段等。
本文大部分内容翻译自我开始学习AWK时看到的一篇英文文章 AWK Tutorial ，觉得对AWK入门非常有帮助，所以对其进行了粗略的翻译，并对其中部分内容进行了删减或者补充，希望能为对AWK感兴趣的小伙伴提供一份快速入门的教程，帮助小伙伴们快速掌握AWK的基本使用方式，当然，我也是刚开始学习AWK，本文在翻译或者补充的过程中肯定会有很多疏漏或者错误，希望大家能够帮忙指正。 本文将会持续修正和更新，最新内容请参考我的 GITHUB 上的 程序猿成长计划 项目，欢迎 Star。 概述 AWK是一门解释
本文大部分内容翻译自我开始学习AWK时看到的一篇英文文章 AWK Tutorial ，觉得对AWK入门非常有帮助，所以对其进行了粗略的翻译，并对其中部分内容进行了删减或者补充，希望能为对AWK感兴趣的小伙伴提供一份快速入门的教程，帮助小伙伴们快速掌握AWK的基本使用方式，当然，我也是刚开始学习AWK，本文在翻译或者补充的过程中肯定会有很多疏漏或者错误，希望大家能够帮忙指正。
Awk 是一个强大的文本分析工具，它每次读入一条记录，并把每条记录切分成字段后进行分析。Awk 官方文档是非常好的学习材料，通过man awk查看。
Linux、shell，很多初学者可能非常陌生，但是对于算法、数据、大数据相关的同学，这个又是一个不可避免的学习内容~
awk 是 Unix 和 Linux 用户工具箱中最古老的工具之一。awk 由 Alfred Aho、Peter Weinberger 和 Brian Kernighan（即工具名称中的 A、W 和 K）在 20 世纪 70 年代创建，用于复杂的文本流处理。它是流编辑器 sed 的配套工具，后者是为逐行处理文本文件而设计的。awk 支持更复杂的结构化程序，是一门完整的编程语言。
作为一款自助式BI的轻量ETL工具，PowerQuery的确可以让我们享受许多数据处理的便利，无需专业的能力，大部分仅需通过界面的操作即可完成，无可否认PowerQuery的使用体验是非常棒的。
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。
1,安装Java 2,配置Java环境变量 3,安装Scala 4,配置Scala环境变量 参考文末阅读原文链接。
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这篇文章是 <Linux开发: 学习linux三剑客(awk、sed、grep)(上)>的续集。
citation("ggplo2")取包引用信息，RStudio.Version()可以获取RStudio引用信息。
filter()函数用于筛选出一个观测子集，第一个参数是数据库框的名称，第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。
两章前，在 OSEMN 数据科学模型的第一步，我们看到了从各种来源获取数据。这一章讲的都是第二步：清理数据。你看，你很少能立即继续探索甚至建模数据。您的数据首先需要清理或清理的原因有很多。
PySpark 在 DataFrameReader 上提供了csv("path")将 CSV 文件读入 PySpark DataFrame 并保存或写入 CSV 文件的功能dataframeObj.write.csv("path")，在本文中，云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame，应用一些转换，最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV 文件。
假设要加载磁盘上的一个文件，并以二进制形式读取文件的数据。若要从健壮性的角度考虑，需得考虑两种异常情况： 加载文件失败，例如给定的文件路径并不存在该文件 读取文件数据失败，例如磁盘扇区有故障 显然，生活中总是存在着例外，我们不能乐观对待，还得未雨绸缪，唯有对这些异常情况做充分判断，由代码组成的软件系统才够健壮： case File.read(path) do {:ok, binary} -> case :beam_lib.chunks(binary, :abstract_code)
前面两篇文章我们分别讲了MVC下的视图和控制器，这章我们要讲模型（model），这章由于涉及到基架的使用，还有对模型绑定后数据库相关知识，可能会 很抽象，慢慢来吧，↖(^ω^)↗！在这之前可以先看看老师上课提的几个问题，相信看完了，你就对MVC中的模型有了个初步的了解了！
流式数据集成是对企业数据的实时连续收集和移动，以高吞吐量和低延迟大规模地处理大量数据。数据的处理、分析、关联和传递是在流动中进行的，从而以可靠且可验证的方式提供了数据价值和可见性。
在日常数据处理工作中，我们经常面临着需要从多个表格文件中提取信息并进行复杂计算的任务。本教程将介绍如何使用Python编程语言，通过多个表格文件，计算特定单元格数据的平均值。
文本内容管理和文件查找 文本内容查看 cat //将文件内容标准正序输出（屏幕） -n //显示行号 注意：使用cat查看文件内容时会将文件的所有内容加载至内存，所以应避免使用cat打开巨大文件 tac //将文件内容标准倒叙输出 more //全屏查看文本文件内容，只能从前往后，不能从后往前。 看完自动退出。 less //全屏查看文本文件内容，可从前往后亦可从后往前。看完按Q退出。 head
什么是数据？数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。数据可以是连续的值，也可以是离散的。
Benthos 是一个开源的、高性能和弹性的数据流处理器，能够以各种代理模式连接各种源和汇，可以帮助用户在不同的消息流之间进行路由，转换和聚合数据，并对有效载荷执行水合、富集、转换和过滤。
想知道如何设计大型企业级的系统吗？在开始主要的代码开发之前，我们必须选择一种合适的体系架构，它将为我们提供所需的功能和质量属性。因此，在将它们应用到我们的设计之前，应该先了解不同的体系结构。
随着无处不在的传感器网络和智能设备不断收集越来越多的数据，我们面临着以近实时的方式分析不断增长的数据流的挑战。 能够快速响应不断变化的趋势或提供最新的商业智能可能是公司成功或失败的决定性因素。 实时处理中的关键问题是检测数据流中的事件模式。
有没有想过企业规模的系统是如何设计的？在主要的软件开发开始之前，我们必须选择一个合适的架构，为我们提供所需的功能和质量属性。因此，在将它们应用于我们的设计之前，我们应该了解不同的体系结构。
Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。
文章目录 概述 应用场景对比 应用Python的场景 应用R的场景 数据流编程对比 参数传递 数据传输与解析 基本数据结构 MapReduce 矩阵操作 数据框操作 数据流编程对比的示例 数据可视化对
本文我们超越了 CAPM 的简单线性回归，探索了 Fama French (FF) 股票风险/收益的多因素模型。
R中的merge函数类似于Excel中的Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能。与Excel不同之处在于merge函数有4种匹配拼接模式，分别为inner，left，right和outer模式。 其中inner为默认的匹配模式，可与sql语言中的join语句用法。
流失预测是个重要的业务，通过预测哪些客户可能取消对服务的订阅来最大限度地减少客户流失。虽然最初在电信行业使用，但它已经成为银行，互联网服务提供商，保险公司和其他垂直行业的通用业务。
2 构建第一条ELK数据管道 本章将使用ELK技术栈来构建第一条基本的数据管道。这样可以帮助我们理解如何将ELK技术栈的组件简单地组合到一起来构建一个完整的端到端的分析过程 ---- 输入的数据集 在
在上一篇博客《漂亮的with，鱼与熊掌可以兼得》中，展现了with的优雅之处，然而在比较with与|>时，言犹未尽，讲得不够透彻。 在那篇博客中，我说： 毕竟with/1并不是try/catch，它并不能捕获执行中抛出的错误，然后转向else进行错误处理。只有当模式匹配出现错误时，才会转向else。 要优雅地处理错误，并用优雅的with/1将逻辑串联起来，就需要重构get_user，get_response，send_response等函数。当程序逻辑正确时，返回一个tuple对象{:ok, result
JEP 305: Pattern Matching for instanceof (Preview)
原标题：Spring认证|Spring Data JDBC参考文档三 (内容来源：Spring中国教育管理中心）
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